可以，直接用数字举例。
假设现在有一个 rare/specific GO term g，阈值是：
threshold = 0.07
也就是最终分数超过 0.07 才能被预测出来。
例子 1：简单概率平均为什么不够
目标 term g 自己的 direct score 很低：
s_direct(p,g) = 0.03
它的 4 个双曲 KNN 语义邻居分数是：
g1: 0.12
g2: 0.09
g3: 0.04
g4: 0.02
如果你直接做概率加权平均，假设权重是：
w = [0.4, 0.3, 0.2, 0.1]
那么：
s_knn = 0.4×0.12 + 0.3×0.09 + 0.2×0.04 + 0.1×0.02= 0.048 + 0.027 + 0.008 + 0.002= 0.085
然后如果融合：
s_final = 0.5×s_direct + 0.5×s_knn= 0.5×0.03 + 0.5×0.085= 0.0575
结果：
0.0575 < 0.07
还是过不了阈值。
所以简单平均的问题是：
邻居里虽然有高分，但是被低分邻居和 direct low score 稀释掉了。
例子 2：logit-level evidence boost 为什么更有效
现在不用概率平均，而是在 logit 空间 做。
概率转 logit：
logit(s) = log(s / (1-s))
目标 term：
s_direct = 0.03
l_direct = log(0.03 / 0.97) ≈ -3.48
邻居：
| term | score | logit |
|---|---|---|
| g1 | 0.12 | -1.99 |
| g2 | 0.09 | -2.31 |
| g3 | 0.04 | -3.18 |
| g4 | 0.02 | -3.89 |
这时候我们不平均概率，而是看邻居有没有比目标 term 更强的 evidence。
假设 KNN 聚合后得到：
l_knn ≈ -2.15
这个对应概率大概是：
sigmoid(-2.15) ≈ 0.104
然后做 residual promotion：
l_final = l_direct + α · ReLU(l_knn - l_direct)
如果这个 term 是 deep/rare term，给它较大的 gate：
α = 0.8
代入：
l_final = -3.48 + 0.8 × ReLU(-2.15 - (-3.48))= -3.48 + 0.8 × 1.33= -3.48 + 1.064= -2.416
转回概率：
s_final = sigmoid(-2.416) ≈ 0.082
结果：
0.082 > 0.07
这个 rare term 就被推过阈值了。
例子 3：为什么不会乱推高？
如果邻居其实也没信号，比如：
s_direct = 0.03
s_neighbors = [0.04, 0.03, 0.02, 0.01]
对应聚合后：
l_knn ≈ -3.30
l_direct ≈ -3.48
那么：
l_knn - l_direct = -3.30 - (-3.48) = 0.18
如果 α = 0.8：
l_final = -3.48 + 0.8×0.18= -3.336
转概率：
s_final = sigmoid(-3.336) ≈ 0.034
结果：
0.034 < 0.07
还是不会过阈值。
所以它不是无脑把所有 rare term 推高，而是：
只有邻居 evidence 明显强于目标 term 自身 evidence 时，才会提升。
例子 4：为什么 rare/deep term 更需要 gate？
假设同样的邻居 evidence：
l_direct = -3.48
l_knn = -2.15
对于 shallow/frequent term，gate 小：
α = 0.2
那么：
l_final = -3.48 + 0.2×1.33= -3.214
s_final = sigmoid(-3.214) ≈ 0.039
仍然不过阈值。
对于 deep/rare term，gate 大：
α = 0.8
刚才得到：
s_final ≈ 0.082
可以过阈值。
这说明：
deep/rare term 更允许从语义邻居借信号；
shallow/frequent term 主要相信 direct prediction，避免被邻居误导。
最终直观总结
原来的概率平均像这样：
目标 term 自己低分 0.03
邻居有一些信号 0.12 / 0.09
平均后只有 0.0575
还是低于阈值 0.07
新的 logit residual boost 是：
目标 term logit = -3.48
邻居 evidence logit = -2.15
deep/rare gate = 0.8
最终 score = 0.082
超过阈值
所以核心不是简单平滑，而是：
在双曲语义邻居出现强证据时，对 rare/deep term 做 logit-level evidence promotion。
对，这部分最应该学的就是“邻居语义支持权重”，而不是手工固定：
w(g,g') = softmax(-d_H(z_g,z_g'))
这个可以作为初始化，但最终最好让模型学：
对于目标 term
g，哪些语义邻居g'真的能帮助预测当前蛋白p。
1. 不建议只用固定距离权重
固定双曲距离权重的逻辑是：
越近的 GO neighbor 权重越大
但问题是：
语义近 ≠ 对当前蛋白一定有用。
例如两个 GO term 在语义上很近，但对某个蛋白来说，一个是真实功能，另一个不是。
所以只靠距离会有噪声。
2. 更合理：学习 protein-conditioned neighbor weight
权重应该同时看三件事：
1. 目标 GO term g
2. 邻居 GO term g'
3. 当前蛋白 p
也就是：
w_p(g,g') = learned weight conditioned on protein p
公式可以写成：
r_p(g,g') = MLP([z_g, z_g', z_p, d_H(z_g,z_g'), s_direct(p,g')])
然后：
w_p(g,g') = softmax_{g'∈N(g)}(r_p(g,g'))
意思是：
模型自己判断这个邻居对当前蛋白有没有用。
3. 这样 Stage 3 的核心就清楚了
Stage 3 不只是 KNN 平滑，而是：
Protein-conditioned semantic neighbor weighting
也就是：
双曲 KNN 找候选邻居
↓
模型学习每个邻居对当前蛋白的贡献权重
↓
从可靠邻居聚合 evidence
↓
提升 rare/deep term 预测
这比固定 KNN 加权强很多。
4. 推荐最终形式
Step 1：直接预测
l_direct(p,g) = a_g - b_g d_H(z_p, z_g)
Step 2：KNN 候选邻居
N_H(g) = TopK by hyperbolic distance d_H(z_g,z_g')
Step 3：学习邻居权重
r_p(g,g') =
MLP([z_g, z_g', z_p, d_H(z_g,z_g'), l_direct(p,g')])
w_p(g,g') =
softmax_{g'∈N_H(g)} r_p(g,g')
Step 4：聚合邻居 evidence
l_knn(p,g) =
Σ_{g'∈N_H(g)} w_p(g,g') · l_direct(p,g')
或者更强一点用 LogSumExp：
l_knn(p,g) =
LogSumExp_{g'∈N_H(g)} [log w_p(g,g') + l_direct(p,g')]
Step 5：残差增强
l_final(p,g)
= l_direct(p,g)
+ α_g · ReLU(l_knn(p,g) - l_direct(p,g))
5. 这部分可以作为 Stage 3 的创新点
你可以把 Stage 3 命名为：
Protein-conditioned Hyperbolic KNN Evidence Aggregation
中文：
蛋白条件化的双曲 KNN 语义证据聚合
核心贡献就是：
不是简单按距离传播，而是先用双曲空间找语义邻居，再学习这些邻居对当前蛋白的有效性权重。
6. 最简短理解
固定距离权重回答的是：
哪些 GO term 在语义上离得近？
学习权重回答的是：
在当前蛋白上，哪些近邻真的能帮助预测目标 GO term？
所以你的直觉是对的：Stage 3 主要就应该学习这个邻居语义权重。